前言前面两篇文章介绍了 python 中两大模块 pandas 和 numpy 的一些基本使用方法，然而，仅仅会处理数据还是不够的，我们需要学会怎么分析，毫无疑问，利用图表对数据进行分析是最容易的，通过图表可以很好地理解数据之间的关联性以及某些数据的变化趋势。因此，将在这篇博客中介绍 python 中可视化工具 matplotlib 的使用。Figure 和 Subplotmatplotlib 的
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2024-02-15 15:48:54
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该数据集提供了1950-2018年间，全球不同深度（0cm, 10cm, 30cm, 60cm, 100cm, 200cm）的土壤pH值估算，范围在4.2到11之间。我们将使
编译型和解释型编译型和解释型各有利弊，随着设计技术与硬件不断发展，编译型与解释型两种方式的界限正在不断变得模糊。类型编译型：一次把所有代码转换为机器语言解释型：脚本语言执行过程编译器(Compiler)：一个负责翻译的程序来对我们的源代码进行转换，生成相对应的可执行代码可执行代码：编译之后就会直接生成一个可执行文件，我们就可以直接运行了目标文件(Object file)：代码分散在各个源文件中，作
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2024-10-19 11:04:57
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文章目录Python是什么，Python简介一、Python简介二、从整体上看，Python 语言最大的特点就是简单，该特点主要体现在以下 2 个方面：三、因此，看似 Python 是“不经意间”开发出来的，但丝毫不比其它编程语言差。事实也是如此，自 1991 年 Python 第一个公开发行版问世后：四、直至2019 年 12 月份，根据 TIOBE 排行榜的显示，Python 也居于第 3
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2023-08-30 06:55:38
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一、获取图像属性1.形状-shape通过shape关键字获取图像形状，返回值为图像行数，列数以及通道数的元组。import cv2
image = cv2.imread("灰度图像”）
print(image.shap)
#(512,512)
import cv2
image = cv2.imread("彩色图像”）
print(image.shap)
#(512,512，3) im
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2023-06-20 22:48:35
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计算机视觉——图像处理基础前言一、实验目的二、实验内容1.实现图像的直方图（1）原理（2）实现2.高斯滤波（1）原理（2）实现3.直方图均衡化的结果（1）原理（2）实现 前言此次博客内容是回顾上学期的数字图像处理的内容，为后面的计算机视觉的课做铺垫。一、实验目的利用python完成直方图、高斯滤波、直方图均衡化的结果。二、实验内容1.实现图像的直方图（1）原理图像直方图是反映一个图像像素分布的统
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2023-07-26 08:45:02
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# Python图像分析
## 简介
在现代科技发展的时代，图像分析技术在许多领域中得到广泛应用，如医学图像分析、人脸识别等。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，也被广泛用于图像分析领域。本文将向刚入行的小白介绍如何使用Python进行图像分析。
## 整体流程
下面是完成Python图像分析的整体流程：
```mermaid
journey
title Python图
原创
2023-11-21 04:34:16
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实战OpenCV二值图像分析案例....
原创
2019-06-11 16:13:51
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图像处理一、环境配置二、图像分析[1] skimage.io.imread(fname,as_gray)[2] skimage.io.imshow(img,cmap)[3] skimage.io.show()[4] matplotlib.pyplot.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None
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2023-07-27 00:46:50
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摘要：本篇文章将分享图像分类原理，并介绍基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例。作者：eastmount 。一.图像分类图像分类（Image Classification）是对图像内容进行分类的问题，它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的区域划分为若干个类别，以代替人的视觉判断。图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实际情况非常复杂，
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2023-06-13 14:36:50
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二值化含义：一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。这是研究灰度变换的最特殊的方法，称为图像的二值化（Binarization）。 常用的阈值函数有两个：全局阈值 和 自适应阈值cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)&n
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2023-10-25 16:01:58
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cv2.threshold()函数的作用是将一幅灰度图二值化，基本用法如下：#ret:暂时就认为是设定的thresh阈值，mask：二值化的图像ret,mask = cv2.threshold(img2gray,175,255,cv2.THRESH_BINARY)plt.imshow(mask,cmap='gray')上面代码的作用是，将灰度图img2gray中灰度值小于175的点置0
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2024-08-11 20:33:43
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二值图像 二值图像(Binary Image)，按名字来理解只有两个值，0和1，0代表黑，1代表白，或者说0表示背景，而1表示前景。其保存也相对简单，每个像素只需要1Bit就可以完整存储信息。如果把每个像素看成随机变量，一共有N个像素，那么二值图有2的N次方种变化，而8位灰度图有255的N次方种变化，8为三通道RGB图像有255*255*255的N次方种变化。也就是说同样尺寸的图像，二值图保存的信
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2023-12-17 20:52:30
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OpenCV17（图像二维频谱的理解，傅里叶频谱分析）原创 2016年09月21日 21:56:416998傅里叶变换的理解参考教程：http://blog.jobbole.com/70549/这个已经说得很详细了。 不过这个说明只是针对一维的傅里叶变换，在图像处理中我们最常见的还是二维频谱，二维频谱到底该怎么看呢？以下是我的理解，谢谢某人的帮助。 1.先看一段MAT
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2023-11-13 13:46:58
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# 图像频域分析（Python）
图像频域分析是一种通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频域的技术。这种分析可以帮助我们理解图像中的频率成分，进行图像过滤、压缩等操作。本篇文章将引导你完成图像频域分析的整个流程。
## 整体流程
下面是进行图像频域分析的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 详细描述
图像梯度图像梯度计算的是图像变化的速度 对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值）。（差分，离散）Sobel算子1 #Sobel算法
2 #dst = cv2.sobel(src,depth,dx,dy,ksize)
3 #d
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2023-07-05 14:09:48
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梯度的概念 函数 z = f(x,y)在平面区域D内具有一阶连续偏导数，则对于每一个属于D点P(x,y)，都可定出一个向量这个向量称为函数 z = f(x,y)在点P出的梯度，记为如下：图像梯度的定义图像函数f(x,y)在点(x,y)的梯度是一个具有大小和方向的矢量，设为Gx 和 Gy 分别表示x方向和y方向的梯度，这个梯度的
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2024-01-29 00:38:42
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图像二值化图像二值化（ Image Binarization）就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。所使用的阈值,结果图片 = cv.threshold(img,阈值,最大值,类型) THRESH_BINARY高于阈值改为255,低于阈
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2023-09-02 16:17:51
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一、前言二值图像，顾名思义就是图像的亮度值只有两个状态：黑(0)和白(255)。二值图像在图像分析与识别中有着举足轻重的地位，因为其模式简单，对像素在空间上的关系有着极强的表现力。在实际应用中，很多图像的分析最终都转换为二值图像的分析，比如：医学图像分析、前景检测、字符识别，形状识别。二值化+数学形态学能解决很多计算机识别工程中目标提取的问题。二值图像分析最重要的方法就是连通区域标记，它是所有二值
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2024-01-18 17:32:05
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8.2 Python图像处理之图像典型分割-主动轮廓 文章目录8.2 Python图像处理之图像典型分割-主动轮廓1 算法原理2 代码3 效果 1 算法原理主动轮廓模型，将图像分割问题转换为求解能量泛函最小值问题,主要原理通过构造能量泛函，在能量函数最小值驱动下，轮廓曲线逐渐向待检测物体的边缘逼近，最终分割出目标。由于主动轮廓模型利用曲线演化定位目标的边缘，因此也称为Snake模型。主动轮廓模型是
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2023-07-08 21:02:06
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